• 关于绑定变量的一点心得(转)


    我们一直在告诉开发人员一定要使用绑定变量,而你是否真正了解绑定变量的有缺点呢?绑定变量可以减少SQL分析,节约共享池的空间。但是在某些情况下,使用绑定变量也是有缺点的。比如说,如果使用绑定变量,那么优化器就会忽略直方图的信息,在生成执行计划的时候可能不够优化。

    另外一个有趣的问题是,如果一张表有几十万条记录,而某个字段有2个值,那么如果在这个字段上建一个索引,那么这个索引可能起作用吗?不能?你能确定吗?如果说某个字段的取值有2个,VALID和INVALID,其中有10条记录是INVALID,其他都是VALID,那么这个索引是否有用呢?从这上面看,这个索引应该是有用的,如果访问的是INVALID的行,这个索引是十分高效的。而这种情况在我们的应用环境中大量存在。比如有一条记录,刚刚插入的时候状态为1,处理后为2,归档后为3。那么可能只有少量的为1的行,其次是为2的,最多的是3的。在这种字段上建立索引是有效的。我们来做个实验:

    首先从DBA_OBJECT中生成一张TEST表,最好多搞点数据,然后把其中几行记录的STATUS字段修改为INVALID:

    update test set status='INVALID'  WHERE OWNER='SCOTT';

    这样,在一张有10万多条记录的表里面有了4条INVALID的记录,其他都是VALID。然后创建索引:

    create index test_idx on test(status);

    然后对表进行分析

    EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('SCOTT','TEST',CASCADE=>'TRUE');

    下面我们看看索引是否被使用了:

    SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('SCOTT','TEST');

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select owner from scott.test where status='INVALID';


    Execution Plan
    ----------------------------------------------------------
            SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=148 Card=54334 Bytes
              =706342)

            TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST' (Cost=148 Card=54334 Bytes=7
              06342)

     


    SQL> select owner from scott.test where status='VALID';

    已选择108664行。


    Execution Plan
    ----------------------------------------------------------
            SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=148 Card=54334 Bytes
              =706342)

            TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST' (Cost=148 Card=54334 Bytes=7
              06342)
    看来索引没有起作用,我们忘记分析直方图了,下面分析直方图:

    SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('SCOTT','TEST',method_opt => 'FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE 2');

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select owner from scott.test where status='INVALID';


    Execution Plan
    ----------------------------------------------------------
            SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=4 Bytes=52)
            TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=4 Byt
              es=52)

              INDEX (RANGE SCAN) OF 'TEST_IDX' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Ca
              rd=4)

    SQL> select owner from scott.test where status='VALID';

    已选择108664行。


    Execution Plan
    ----------------------------------------------------------
            SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=148 Card=108668 Byte
              s=1412684)

            TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST' (Cost=148 Card=108668 Bytes=
              1412684)

     

    很好,一切都是完美的。如果使用绑定变量,是不是更加完美呢?

    SQL> begin :a:='INVALID';END;
       /

    SQL> select owner from test where status=:a;

    Execution Plan
    ----------------------------------------------------------
            SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=148 Card=54334 Bytes
              =706342)

            TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST' (Cost=148 Card=54334 Bytes=7
              06342)
    好像不对劲了?为什么?

    查一下直方图的使用限制,下列场合直方图是无法使用的:

      o all predicates on the column use bind variables 

      o the column data is uniformly distributed 

      o the column is not used in WHERE clauses of queries 

      o the column is unique and is used only with equality predicates 

    由于在使用绑定变量的时候,9i开始使用bind peeking技术,通过这个技术,在SQL进行硬分析的时候,如果存在直方图,会探测绑定变量,根据绑定变量产生执行计划。8i不具备bind peeking技术,如果柱状图存在,会使用缺省的选择性参数来计算COST。但是上述实验第一次执行的时候代入了INVALID,为什么执行计划不走索引呢,通过分析,原来是autotrace的一个BUG,在这个情况下,只能通过v$sql_plan或者使用sql_trace(10046)。通过分析发现:

    • 如果第一次执行使用了INVLAID,今后所有的执行,都走索引
    • 如果第一次使用了VALID,今后所有的执行都不走索引

        执行计划出现了不好的倾向。使用了绑定变量后,优化器不是每次都能够准确的判断执行计划。我们遇到了麻烦

     从上面的例子可以学到点什么?

    1、对于倾斜性的列,可以通过使用直方图来优化索引

    2、对于倾斜性的列,从查询性能考虑,不要使用绑定变量(如果列上有可用索引)

     

    如果知道其中的原理,就不难决定了。实际上很简单,除非访问的索引字段倾斜性很严重,类似上面的例子,需要使用直方图的,其他情况,都可以使用绑定变量。如果需要使用直方图,建议还是别用绑定变量了。

    直方图是Oracle CBO优化器使用的一种统计数据,比如有一个字段a,取值范围是1-10000,整个表有100万条记录,那么如果你要查询a>10 and a<100的记录,如果这样的记录有100条,那么走索引是最好的,如果这样的记录有90万条,那么走索引肯定不如全表扫描。直方图里面可以看出记录的分布情况,比如1-100有多少条,101-200有多少条记录,等等。优化器通过使用直方图,可以更准确的判断使用什么执行计划最优。

     

    原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d9ece9a0100caw8.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fxb248/p/2741279.html
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